數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé)（精選24篇）

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇1

　　1、負(fù)責(zé)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)研發(fā)，參與系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)；

　　2、根據(jù)產(chǎn)品目標(biāo)負(fù)責(zé)相關(guān)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析、建模、設(shè)計(jì)評(píng)審，跟進(jìn)產(chǎn)品過(guò)程中數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)；

　　3、負(fù)責(zé)產(chǎn)品模塊的數(shù)據(jù)層分析、設(shè)計(jì)、編碼、測(cè)試；

　　4、能夠獨(dú)立完成產(chǎn)品數(shù)據(jù)層開(kāi)發(fā)任務(wù)，負(fù)責(zé)各類數(shù)據(jù)接口開(kāi)發(fā)；

　　5、負(fù)責(zé)各類型數(shù)據(jù)操作處理和兼容問(wèn)題；數(shù)據(jù)庫(kù)復(fù)雜SQL開(kāi)發(fā)和調(diào)優(yōu)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇2

　　1、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（HADOOP）ETL工作以及數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)；

　　2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的業(yè)務(wù)需求梳理、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)以及維護(hù)；

　　3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的'維度建模以及設(shè)計(jì)相關(guān)的腳本調(diào)度；

　　4、負(fù)責(zé)維度模型的數(shù)據(jù)處理的腳本開(kāi)發(fā)，程序開(kāi)發(fā)以及接口對(duì)接。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇3

　　1、利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模及相關(guān)技術(shù)，參與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的設(shè)計(jì)。

　　2、參與企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目的落地開(kāi)發(fā)。

　　3、參與企業(yè)級(jí)主數(shù)據(jù)管理項(xiàng)目的實(shí)施落地。

　　4、利用hadoop生態(tài)相關(guān)技術(shù)，負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)中心的'數(shù)據(jù)處理流程，包括數(shù)據(jù)清洗、融合、統(tǒng)計(jì)、挖掘等。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇4

　　1、學(xué)習(xí)并理解勵(lì)步云學(xué)業(yè)務(wù)及系統(tǒng)，根據(jù)業(yè)務(wù)部門需求對(duì)公司各項(xiàng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，出具相關(guān)報(bào)表；

　　2、進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)、模型開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)，報(bào)表開(kāi)發(fā)；

　　3、進(jìn)行數(shù)據(jù)差異分析，找出統(tǒng)計(jì)口徑、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤、操作錯(cuò)誤等造成的差異原因；

　　4、進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化，解決跑數(shù)性能問(wèn)題。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇5

　　1、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模；

　　2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)管理及數(shù)據(jù)優(yōu)化；

　　3、利用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分析、挖掘、處理、及數(shù)據(jù)可視化等相關(guān)工作；

　　4、維護(hù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)并能解決相關(guān)問(wèn)題，保障平臺(tái)正常運(yùn)行；

　　5、學(xué)習(xí)和研究新技術(shù)以滿足系統(tǒng)需求。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇6

　　1、進(jìn)行GIS數(shù)據(jù)建庫(kù)和數(shù)據(jù)處理方案的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn);

　　2、運(yùn)用相關(guān)GIS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)空間化處理建庫(kù);

　　3、進(jìn)行影像識(shí)別及處理;

　　4、進(jìn)行數(shù)據(jù)采集處理建庫(kù)項(xiàng)目管理。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇7

　　1、維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)穩(wěn)定運(yùn)行，持續(xù)發(fā)現(xiàn)和解決潛在的問(wèn)題；

　　2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)的性能優(yōu)化，使用新技術(shù)和新架構(gòu)滿足日益增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)需求；

　　3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)的監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)，為開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)提供平臺(tái)支持；

　　4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)維方面的相關(guān)工作，包括數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝部署、壓力測(cè)試、備份恢復(fù)、知識(shí)庫(kù)管理等

　　5、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行容量規(guī)劃、架構(gòu)設(shè)計(jì)，提高業(yè)務(wù)高可用性和容災(zāi)能力；

　　6、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)工作的整體規(guī)劃，提供決策建議。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇8

　　(1)分析需求，完成相關(guān)數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)建模分析等工作;

　　(2)按要求完成數(shù)據(jù)分析報(bào)告、建模報(bào)告、數(shù)據(jù)報(bào)表等;

　　(3)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和建模，做運(yùn)營(yíng)和用戶等各方面分析，深度挖掘運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和用戶行為特征等，推動(dòng)分析問(wèn)題的解決，為業(yè)務(wù)決策提供日常支持;

　　(4)與業(yè)務(wù)部門和技術(shù)部門對(duì)接，完成設(shè)計(jì)，編寫，維護(hù)和完善公司業(yè)務(wù)相關(guān)的.算法。

　　(5)參與項(xiàng)目成果匯編，對(duì)相關(guān)結(jié)果進(jìn)行解讀和匯報(bào)。

　　任職要求：

　　(1)大專以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、軟件專業(yè)優(yōu)先;

　　(2)熟練使用Python，Mysql語(yǔ)言，具有一定的工程能力，完善的文檔和注釋習(xí)慣。熟悉JupyterLab遠(yuǎn)程代碼編寫環(huán)境，Linux常用命令。會(huì)使用R，Java，Scala等語(yǔ)言更佳。

　　(3)熟悉數(shù)據(jù)分析過(guò)程，能夠完成數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析報(bào)告等任務(wù);

　　(4)一定的數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)理論和技術(shù)基礎(chǔ)，了解常用的數(shù)據(jù)挖掘算法如：聚類模型、線性回歸、邏輯回歸、分類模型、決策樹(shù)模型等。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇9

　　崗位職責(zé)：

　　深入研究業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的技術(shù)思路，輸出具有創(chuàng)新價(jià)值的預(yù)研項(xiàng)目可行性分析報(bào)告以及相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù);

　　負(fù)責(zé)產(chǎn)品、銷售、供應(yīng)鏈、電商等公司數(shù)據(jù)的海量挖掘，并建立和優(yōu)化用戶標(biāo)簽、特征模型、產(chǎn)品精準(zhǔn)匹配、異常預(yù)警等;

　　負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)下傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的并行化實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用，并提出改進(jìn)方法和思路;

　　參與公司大數(shù)據(jù)架構(gòu)，負(fù)責(zé)BI實(shí)施中的數(shù)據(jù)挖掘模塊算法研究、模型建立和優(yōu)化，幫助實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘和分析平臺(tái)的建設(shè);

　　負(fù)責(zé)相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的需求收集、項(xiàng)目建立、項(xiàng)目設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)和結(jié)果輸出質(zhì)量把控，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)執(zhí)行;

　　配合技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘模型開(kāi)發(fā)和模型封裝，例如決策規(guī)則模型、預(yù)警模型、流失模型、效果標(biāo)桿模型、客戶生命周期管理模型等;

　　任職要求：

　　大學(xué)本科及以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息技術(shù)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè);

　　兩年以上數(shù)據(jù)建模經(jīng)驗(yàn);

　　數(shù)據(jù)主流數(shù)據(jù)庫(kù)，mysql、oracle、DB2等傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，熟悉HBase、MongoDB等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù);

　　熟悉常用的聚類、分類、回歸、關(guān)聯(lián)、時(shí)間序列等監(jiān)督式和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法;

　　熟悉R、Python、MLlib等數(shù)據(jù)挖掘工具中至少一種。

　　熟悉spark、storm等大數(shù)據(jù)計(jì)算框架者優(yōu)先。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇10

　　崗位職責(zé)：

　　1.參與金融大數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)和算法的研發(fā)和優(yōu)化;

　　2.基于大數(shù)據(jù)金融場(chǎng)景，進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)模型，風(fēng)控模型，營(yíng)銷模型的創(chuàng)新設(shè)計(jì);

　　3.與業(yè)務(wù)部門溝通合作，將數(shù)據(jù)模型應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)。

　　任職要求：

　　1.計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，至少7年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn);;

　　2.具有良好的商業(yè)敏感度和優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析技能，能夠開(kāi)發(fā)創(chuàng)新而實(shí)際的.分析方法以解決復(fù)雜的商業(yè)問(wèn)題。

　　3.熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的一般模型;例如分類.聚類.預(yù)測(cè)，理解一些常用的特征選擇和矩陣分解算法。

　　4.熟悉深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和常用模型(如CNN，DBN，sparseconding,RNN等)，有Caffe或Theano或ConvNet的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

　　5.在語(yǔ)義理解檢索(如知識(shí)圖譜表示.結(jié)構(gòu)化預(yù)測(cè).語(yǔ)義解析.信息檢索.知識(shí)挖掘等)有過(guò)深入的工作與研究。

　　6.較強(qiáng)的自學(xué)能力.優(yōu)秀的邏輯思維能力和良好的溝通表達(dá)能力和敬業(yè)精神。

　　7.具備良好的系統(tǒng)分析能力，良好的抽象思維和邏輯思維能力，獨(dú)立分析問(wèn)題解決問(wèn)題的能力;

　　8.可承受較大壓力，有責(zé)任感，較強(qiáng)的溝通協(xié)調(diào)能力，具有團(tuán)隊(duì)合作精神;

　　9.有互聯(lián)網(wǎng)公司.大型金融企業(yè)和大型IT企業(yè)工作經(jīng)歷的優(yōu)先。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇11

　　1、負(fù)責(zé)應(yīng)用平臺(tái)維護(hù)，保證其有效運(yùn)行;

　　2、負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的挖掘、整合以及分析模型的建立、優(yōu)化和評(píng)估;為業(yè)務(wù)人員日常工作提供可靠而明確的數(shù)據(jù)支撐;

　　3、負(fù)責(zé)報(bào)表相關(guān)功能的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)工作，并負(fù)責(zé)報(bào)表優(yōu)化、維護(hù)、數(shù)據(jù)采集;

　　4、負(fù)責(zé)系統(tǒng)相關(guān)文檔的制定和編寫。

　　5、有實(shí)際的MY SQL或Oracle等數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)相關(guān)工作經(jīng)歷，具有高級(jí)工程師技術(shù)能力;

　　6、有良好的溝通協(xié)調(diào)能力，能與客戶及項(xiàng)目組同事有效的溝通;

　　7、能夠獨(dú)立分析客戶需求，并能針對(duì)客戶需求編寫需求分析、設(shè)計(jì)等技術(shù)方案;

　　8、熱愛(ài)軟件事業(yè)，具有較強(qiáng)的責(zé)任感,有快速掌握新技術(shù)和獨(dú)立解決技術(shù)問(wèn)題的能力;

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇12

　　1.負(fù)責(zé)工業(yè)設(shè)備組網(wǎng)及數(shù)據(jù)采集方案設(shè)計(jì)；

　　2.負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)方案所需傳感器、儀表選型，布線圖、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式、數(shù)據(jù)表等詳細(xì)設(shè)計(jì)；

　　3.負(fù)責(zé)與設(shè)備廠商、數(shù)控系統(tǒng)廠商進(jìn)行業(yè)務(wù)協(xié)議、通信協(xié)議及接口協(xié)調(diào)；

　　4.負(fù)責(zé)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集相關(guān)軟硬件安裝調(diào)試；

　　5.負(fù)責(zé)和用戶現(xiàn)場(chǎng)對(duì)口協(xié)調(diào)、技術(shù)指導(dǎo)及現(xiàn)場(chǎng)培訓(xùn)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇13

　　崗位職責(zé)：

　　1、對(duì)通信和金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，滿足研發(fā)和運(yùn)營(yíng)等部門的業(yè)務(wù)需求和決策需求;

　　2、能根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)選擇最合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，并做調(diào)優(yōu);

　　3、支持?jǐn)?shù)據(jù)分析、挖掘算法平臺(tái)的部署和日常運(yùn)營(yíng);

　　4、撰寫分析類報(bào)告。

　　任職資格：

　　1、大學(xué)本科或本科以上統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)或其他相關(guān)專業(yè)，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)熟悉;

　　2、熟練使用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、處理、可視化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模塊。熟練使用sql,最好用過(guò)hive-sql或spark-sql;

　　3、對(duì)hadoop/spark有一定了解。能夠簡(jiǎn)單使用hadoop系列命令;

　　4、對(duì)線性回歸，決策森林，xgboost，評(píng)分卡等數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法有一定了解;

　　5、做過(guò)web接口調(diào)試，熟悉json者優(yōu)先;

　　6、熟練掌握PPT和EXCEL制作;

　　7、具備良好的學(xué)習(xí)、溝通與表達(dá)能力，具有較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)合作精神，對(duì)工作富有熱情，能承受工作壓力;

　　8、有運(yùn)營(yíng)商或金融類相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)工作優(yōu)先考慮;

　　9、能適應(yīng)中長(zhǎng)期現(xiàn)場(chǎng)出差。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇14

　　1.負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的分析開(kāi)發(fā)工作;

　　2.完成數(shù)據(jù)挖掘模型，跟蹤模型的實(shí)施和效果，定期優(yōu)化算法和分析策略，分析研究后提供建設(shè)性建議 ;

　　3.優(yōu)化大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算等各方面性能，確保能從海量大數(shù)據(jù)信息里，有效進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘;

　　4.根據(jù)用戶的活動(dòng)記錄進(jìn)行特征篩選和關(guān)聯(lián)挖掘。提高關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確性;

　　5.參與相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的制定。

　　要求：

　　1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語(yǔ)言，具有良好的.編碼習(xí)慣;

　　2.計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)本科以上學(xué)歷;

　　3.2年以上數(shù)據(jù)挖掘及其相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有較深入了解，有實(shí)際算法調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn) ;

　　4.熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘算法(聚類/分類/回歸/關(guān)聯(lián)規(guī)則/圖模型)等算法原理，具備實(shí)際的建模經(jīng)驗(yàn)，熟悉常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹(shù)/隨機(jī)森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關(guān)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn);

　　5.熟悉hadoop生態(tài)，具有spark/flink等實(shí)際開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn);

　　6.極強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感度，能從海量數(shù)據(jù)中挖掘出數(shù)據(jù)核心價(jià)值，相關(guān);

　　7.熟悉分布式存儲(chǔ)，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)先 ;

　　8.富有創(chuàng)新精神，充滿激情，樂(lè)于接受挑戰(zhàn)，良好的溝通技巧和團(tuán)隊(duì)合作，抗壓性強(qiáng)，能適應(yīng)加班。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇15

　　1.負(fù)責(zé)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)、規(guī)劃、建設(shè)、實(shí)施、管理,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市

　　2.熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域知識(shí)，從架構(gòu)和技術(shù)層面參與建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，包括元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量、主數(shù)據(jù)管理、性能優(yōu)化和調(diào)優(yōu)。

　　3.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)相關(guān)數(shù)據(jù)管理工作，如研發(fā)規(guī)范、質(zhì)量規(guī)范、保障規(guī)范的制定與推動(dòng)實(shí)施落地

　　4.配合和協(xié)助數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘形成底層/中間層的業(yè)務(wù)邏輯切片

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇16

　　1.從事GIS數(shù)據(jù)制作、分析、數(shù)據(jù)管理等工作;

　　2.編寫工作總結(jié)和作業(yè)流程等文件;

　　3.通過(guò)已經(jīng)完成的矢量化成果和表格數(shù)據(jù)庫(kù)入庫(kù)和檢查工作;

　　4.利用軟件對(duì)圖形和屬性進(jìn)行檢查，并進(jìn)行錯(cuò)誤修改;

　　5.其他數(shù)據(jù)制作處理工作。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇17

　　•在行業(yè)擔(dān)任數(shù)據(jù)工程師或后端工程師超過(guò)4年

　　•您將了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念(建模，調(diào)整，維護(hù))

　　•您非常精通SQL，并渴望指導(dǎo)和教其他SQL

　　•您精通Python或任何其他腳本語(yǔ)言和軟件開(kāi)發(fā)

　　•您在分布式數(shù)據(jù)處理/傳統(tǒng)RDBMS / MPP / NoSQL系統(tǒng)和數(shù)據(jù)建模方面有很強(qiáng)的低估/經(jīng)驗(yàn)

　　•您在Spark / Kafka / HBase / Redis / Kettle方面擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)

　　•您受到探索數(shù)據(jù)的好奇心和動(dòng)力的驅(qū)動(dòng)

　　•您具有處理數(shù)據(jù)管道的DevOps問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)

　　•對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，關(guān)鍵思想家，問(wèn)題解決者和自我啟動(dòng)者的熱情

　　•獲得認(rèn)可大學(xué)的相關(guān)學(xué)科的學(xué)士學(xué)位

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇18

　　工作職責(zé)：

　　1、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)方法和技術(shù)，深入挖掘和分析海量商業(yè)數(shù)據(jù)

　　2、包括但不限于風(fēng)控模型、用戶畫像、商家畫像建模、文本分析和商業(yè)預(yù)測(cè)等

　　3、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論和方法，深入挖掘和分析用戶行為，建設(shè)用戶畫像

　　4、從系統(tǒng)應(yīng)用的角度，利用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論和方法解決實(shí)際問(wèn)題

　　任職要求

　　—計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)或人工智能等相關(guān)專業(yè)碩士以上學(xué)歷，5—10年以上或相關(guān)工作經(jīng)歷

　　—精通1—2種編程語(yǔ)言（Python或Java），熟練掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，具備比較強(qiáng)的'實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)能力，能帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)共同進(jìn)步。

　　—具有統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)挖掘背景，并對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和理論有較深入的研究

　　—熟悉數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法（決策樹(shù)、SVM、聚類、邏輯回歸、貝葉斯）

　　—具有良好的學(xué)習(xí)能力、時(shí)間和流程意識(shí)、溝通能力

　　—熟悉Spark或hadoop生態(tài)分布式計(jì)算框架

　　—優(yōu)秀的溝通能力，有創(chuàng)新精神，樂(lè)于接受挑戰(zhàn)，能承受工作壓力

　　—有互聯(lián)網(wǎng)，央企，政務(wù)，金融等領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇19

　　任職要求：

　　1、軟件、計(jì)算機(jī)、通訊等理工科相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷；

　　2、具有3年配置管理或產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理經(jīng)驗(yàn)；

　　3、熟悉計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)管理；

　　4、熟悉配置管理與產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理知識(shí)，熟練掌握svn、plm等數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的`操作與管理；

　　5、熟悉系統(tǒng)與信息安全知識(shí)；

　　6、具有較強(qiáng)的邏輯思維能力及良好的溝通能力，良好的主動(dòng)學(xué)習(xí)能力及執(zhí)行力。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇20

　　崗位職責(zé):

　　1.從事數(shù)學(xué)建模及數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用方法研究;

　　2.與開(kāi)發(fā)部門配合實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析模塊的開(kāi)發(fā);

　　3.制定公司數(shù)據(jù)可管理體系,建產(chǎn)研究用數(shù)據(jù)平臺(tái)。

　　任職要求:

　　1.應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)等專業(yè)碩士以上學(xué)歷;

　　2.具備常用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)知識(shí),會(huì)spark;

　　3.具備一種或多種開(kāi)發(fā)語(yǔ)言(如scalapython java等)的.程序和算法開(kāi)發(fā)能力,掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法;

　　4.有視頻、地圖、文本、社交等大數(shù)據(jù)分析能力;

　　5.有工業(yè)數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇21

　　1、針對(duì)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求、定義數(shù)據(jù)分析及挖掘問(wèn)題;

　　2、使用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法、挖掘算法、構(gòu)建有效且通用的數(shù)據(jù)分析模型，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘方案進(jìn)行驗(yàn)證、開(kāi)發(fā)、改進(jìn)和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的功能應(yīng)用;

　　3、搭建高擴(kuò)展高性能的數(shù)據(jù)分析模型庫(kù)，作為數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的基礎(chǔ)工具;

　　4、完成領(lǐng)導(dǎo)安排的其他工作。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇22

　　1、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、部署、維護(hù)和優(yōu)化;

　　2、參與公司項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì),及相關(guān)文檔的撰寫;

　　3、協(xié)助開(kāi)發(fā)完成數(shù)據(jù)庫(kù)表的設(shè)計(jì)以及SQL調(diào)優(yōu),給開(kāi)發(fā)人員提供SQL調(diào)優(yōu)指導(dǎo);

　　4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)規(guī)范建設(shè)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇23

　　1、針對(duì)海量用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和建模，深入挖掘數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價(jià)值。研究機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的前沿技術(shù)，并能活學(xué)活用到項(xiàng)目中。

　　2、基于對(duì)汽車廣告投放業(yè)務(wù)及用戶的理解，參與精準(zhǔn)營(yíng)銷、個(gè)性化推薦等模型建設(shè)和領(lǐng)域研究，提升轉(zhuǎn)化率等業(yè)務(wù)指標(biāo)。

　　3、根據(jù)業(yè)務(wù)需要采集相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL和歸類整理，并實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化。

　　4、其他大數(shù)據(jù)處理及項(xiàng)目開(kāi)發(fā)工作等。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師崗位職責(zé) 篇24

　　1、對(duì)海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并利用算法挖掘用戶行為特征，發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律，建立機(jī)器學(xué)習(xí)算法并優(yōu)化;

　　2、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析、預(yù)測(cè)用戶的消費(fèi)行為;

　　3、建立各種業(yè)務(wù)邏輯模型和數(shù)學(xué)模型，幫助公司改善運(yùn)營(yíng)管理，節(jié)省成本。

　　任職要求：

　　1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷;

　　2、統(tǒng)計(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、物理等相關(guān)專業(yè);

　　3、本科5年以上同崗位工作經(jīng)驗(yàn)，研究生3年以上同崗位工作經(jīng)驗(yàn);

　　4、對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘算法原理有較為深刻的理解，了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數(shù)據(jù)挖掘軟件之一;

　　5、熟悉決策樹(shù)、聚類、邏輯回歸，關(guān)聯(lián)分析、SVM，貝葉斯等數(shù)據(jù)挖掘算法，有海量數(shù)據(jù)挖掘的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn);

　　6、有用戶行為分析、用戶建模、業(yè)務(wù)建模、數(shù)學(xué)建模經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;

　　7、良好的邏輯分析能力、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的`能力，對(duì)數(shù)據(jù)敏感，良好的溝通能力。